## ANALISA INDEX VEGETASI NDVI DAN MCARI UNTUK PENENTUAN TUTUPAN LAHAN SAWAH Studi Kasus: Kabupaten Karawang

## Hisyam Wardana Y, Bangun Mulyo Sukojo, Udiana Wahyu
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 Email : bangunms@gmail.com, diana_deviantari@yahoo.com

## Abstrak
Penginderaan jauh merupakan suatu ilmu atau teknologi untuk memperoleh informasi atau fenomena alam melalui analisis  suatu  data  yang  diperoleh  dari  hasil  rekaman  obyek,  daerah  ataufenomena  yang  dikaji.  Perekaman  atau pengumpulan  data  penginderaan  jauh  (inderaja)  dilakukan  dengan  menggunakan  alat  pengindera  (sensor)  yang dipasang  pada  pesawat  terbang  atau  satelit.Teknologi  penginderaan  jauh  dapat  menjadi  solusi  untuk  pendeteksian tutupan  lahan  sawah  untuk  suatuwilayah  yang  cukup  luas  sehingga  dibutuhkan  waktu  yang  cepat.  Airborne Hyperspektral merupakansalah satu metode penginderaan jauh yang dapat memberikan data informasi yang banyak karena  terdiridari  kanal  yang  banyak  dan  sempit.Dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggabungkan  datahasil pemotretan dari pesawatmenggunakan data Airborne Hyperspectral di Kabupaten Indramayu Jawa Barat dengan data hasilground  truth  di  lapangan.  Dengan  data  ini  akan  dilakukan  analisa  pemetaan  tutupan  lahan  sawah untukmengetahui areal persawahan yang terdapat di Kabupaten Karawang
Kata Kunci : Padi, Hymap, Nilai NDVI, Korelasi.

## PENDAHULUAN
Untuk  mengetahui  kondisi  dan  serta  perubahan lahan  pertanian  diperlukan  data-data  penunjang antara  lain  peta  tutupan  lahan.  Peta  tutupan lahan  adalah  peta  yang  memberikan  informasi mengenai objek-objek yang tampak di permukaan bumi  (Campbel,1987).  Ketepatan  informasi tutupan  lahan  akan  memberikan  kemudahan dalam  melakukan  analisa  perencanaan  dan pengembangan suatu wilayah.
Kabupaten  Karawang  merupakan  salah  satu lumbung  padi  di  Jawa  Barat.  Dari  luas  wilayah Kabupaten  Karawang  yaitu  1.753,27  kilometer persegi atau 175.327 hektar (sekitar 4 persen dari total luas wilayah Propinsi Jawa Barat), luas areal pertaniannya yaitu 94.311 hektar.
Dalam  era  globalisasi,  kebutuhan  akan  informasi dalam  program  ketahanan  pangan  sangat dibutuhkan.  Oleh  sebab  itu,  sangat  diperlukan teknologi  yang  mendukung  dalam  mendapatkan informasi.  Teknologi  penginderaan  jauh  adalah suatu  teknologi  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam berbagai  aplikasi  yang  diinginkan  (Barret  dan Curtis, 1982).
Pemanfaatan  citra  satelit  dengan  resolusi  spasial yang tinggi sangat diperlukan di daerah perkotaan yang  mempunyai  tingkat  keragaman  tutupan lahan  yang  heterogen  (Lillesand  dkk,  1994) Dengan  ini  dilakukan  penelitian  tentan  gtutupan lahan  sawah  kita  dapat  mengetahui  estimasi produksi  sawah  tiap  tahunnya  dan  memberikan informasi spasial berupa peta

## METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  area  studi  yang  digunakan adalah wilayah Kabupaten Karawang, Jawa Barat a. Lokasi Penelitian
Gambar 1.Lokasi penelitian (Sumber: Pemerintah Kabupaten Karawang Badan Perencanaan Pembangunan Daerah 2009)
b.   Data Penelitian Data yang digunakandalampenelitianiniantara lain adalah  Citra  HyMap  Kabupaten  Karawang  tahun 2011  dan  data  fieldspektrometer  serta  data groundtruh  yang  diambil  pada  bulan  November 2013 menggunakan GPS handheld .
Berdasarkan  diagram  alir  dibawah,  secara  umum penelitian  ini  dibagi  menjadi  tahapan  sebagai berikut:
1. Pengolahan citra HYMAP yang meliputi proses koreksikesalahan geometrikdanKesalahanAtmosferikwilayah Kabupaten Karawang.
2. Pengolahan data menggunakan index vegetasi
3. Mengkorelasikan  data  Nilai  NDVI  dan  MCARI dengan data fieldspectrometer
4. KlasifikasiSupervised untuk
mengetahui tutupan lahan di Kabupaten Karawang
5. Intersect untuk menggabungkan hasil pengolahan  index  vegetasi  dengan  hasil klasifikasi supervised
6. Uji ketelitian klasifikasi
Koreksi geometrik (Georeference from GLT) RMSE ≤ 1 Citra terkoreksi YA TIDAK Klasifikasi supervised algoritma MCARI Uji klasifikasi Groundtruth Hasil Algortima NDVI & MCARI NDVI Peta Tutupan Lahan Sawah Intersect Peta Tutupan Lahan Sawah MCARI Peta Tutupan Lahan Sawah NDVI Citra hymap
Gambar 2. Diagram AlirPengolahan Data
d.   NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)
Indeks  vegetasi  adalah  besaran  nilai  kehijauan vegetasi  yang  diperoleh  dari  pengolahan  sinyal dijital  data  nilai  kecerahan  (brightnes)  beberapa kanal sensor satelit. Untuk pemantauan vegetasi, dilakukan  proses  pembandingan  antara  tingkat kecerahan  kanal  cahaya  merah  (red)  dan  kanal cahaya inframerah dekat (near infrared).
Fenomena penyerapan cahaya merah oleh klorofil dan  pemantulan  cahaya  infaramerah  dekat  oleh jaringan  mesofil  yang  terdapat  pada  daun  akan membuat  nilai  kecerahan  yang  diterima  sensor satelit  pada  kanal-kanal  tersebut  akan  jauh berbeda.  Pada  daratan  non-vegetasi,  termasuk diantaranya wilayah perairan, pemukiman penduduk,  tanah  kosong  terbuka,  dan  wilayah dengan  kondisi  vegetasi  yang  rusak,  tidak  akan menunjukkan  nilai  rasio  yang  tinggi  (minimum). Sebaliknya pada wilayah bervegetasi sangat rapat,
GLT files
(dat alap ang an)
dengan kondisi sehat, perbandingan ke dua kanal tersebut akan sangat tinggi (maksimum).
Algoritma Normalized  difference  Vegetation  Index (NDVI)(Rouse et  al., 1974 in Hariyadi,1999) adalah:

## 𝑁𝐷𝑉𝐼  = 𝜌𝐼𝑅 − 𝜌𝑅𝐸𝐷 𝜌𝐼𝑅 +  𝜌𝑅𝐸𝐷
e.  MCARI  (Modified  Clorophyl  Ratio  Absortion
Index)
MCARI  merupakan  salah  satu  indeks  vegetasi yang  digunakan  untuk  menentukan  indeks vegetasi, rumusnya sebagai berikut :

## MCARI [670,700]=[(R700-R670)-0.2(R700-
R550)] ( 𝑅700 𝑅670 )
MCARI adalah pengembangan dari index vegetasi CARI oleh (Daughtry, 2000).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Koreksi Geometrik Citra HyMap Koreksi geometrik dilakukan pada setiap lajur dari citra  HyMap  dengan  menggunakan Geometric Lookup  Table (GLT)  yaitu  sebuah  metode pengkoreksian pada setiap piksel untuk penentuan posisi geospasial dari lintang dan bujur pada  suatu  area.  Dari  proses  koreksi  geometrik pada  setiap  lajur  didapatkan  nilai  RMS Error kurang dari 1 pixel sebagai berikut:

## Tabel 1. RMS Error tiap lajur
No. Lajur RMS Error 1 0.455 2 0.148 3 0.061 4 0.134 5 0.143 6 0.086 7 0.028 8 0.307 9 0.203 10 0.112
B. Pengolahan  algoritma  NDVI  dan  MCARI dilakukan  untuk  membandingkan  kedua  index vegetasi  ini  dalam  mendeteksi  luasan  sawah yang  ada  di  kabupaten  karawang  ,hasilnya seperti berikut ini :
Gambar 1. Menggunakan index vegetasi NDVI

## Gambar 2. Menggunakan index vegetasi MCARI

## C. Korelasi Nilai NDVI dan MCARI Citra dengan
data Field Spectrometer
Analisa ketelitian indeks vegetasi dilakukan untuk mengetahui  ketelitian  dari  masing  masing  indeks vegetasi,untuk  menganalisa  ketelitian  indeks vegetasi digunakan data field spectrometer untuk di  korelasikan  dengan  nilai  indeks  vegetasi  NDVI dan  MCARI.Dari  hasil  korelasi  didapat  indeks vegetasi  NDVI  adalah  0,7871  dan  indeks  vegetasi MCARI  0,6821,hasil  ini  cukup  baik  karena  pada literatur  yang  telah  ada  nilai  0,7871  dan  0,6431 nilainya sangat  kuat,korelasi ini pernah dilakukan oleh  Fuad  tahun  2013  dan  nilainya  juga  sangat kuat yaitu 0,80.
Gambar 3.  Hubungan Nilai MCARIHymap Dengan data Fieldspectrometer

## Gambar 4.  Hubungan Nilai NDVI Hymap Dengan data Fieldspectrometer
Pada  gambar  4  ditunjukkan  bahwa  NDVI  hymap memiliki hubungan yang kuat terhadap nilai NDVI Field  Spectrometer  dibanding  dengan  MCARI hymap  ditunjukkan  dengan  nilai  koefisien determinasi yang  cukup R 2 = 0,5199.

## D. Klasifikasi  Supervised  untuk  mengetahui tutupan lahan
Pekerjaan  klasifikasi  dilakukan  dengan  metode klasifikasi  terbimbing  dengan  metode maximum likellihood .    Jumlah  kelas  yang  digunakan sejumlah  4  kelas  tutupan  lahan  yaitu  seperti dijelaskan dalam tabel di bawah ini:
Tabel 2.KelasTutupanLahan No Kelas Warna 1 bangunan 2 sawah 3 Badan air 4 vegetasi
Klasifikas  terbimbing  dengan  metode maximum likelihood pada  citra  Airborne  Hyper  spectral bulan juni 2011 dengan sample area menghasilkan  informasi  yang  dibutuhkan  dalam bentuk  citra  terklasifikasi  dan  data  numeric berupaluasan masing-masing kelas sesuai dengan nama  masing-masing  kelas  dengan  luasan  km² seperti berikut ini:

## Tabel 3.Luas Area TutupanLahan
No kelas Luas(km 2 ) 1 Badan air 0,628 2 bangunan 102,97 3 sawah 320,22 4 vegetasi 44,11
Gambar 5. Peta Tutupan Lahan kabupaten Karawang
E. Intersect Untuk Menggabungkan Hasil
Pengolahan  Index  Vegetasi  Dengan  Hasil Klasifikasi Supervised
Berikut  adalah  hasil  peta  tutupan  lahan  sawah yang  dihasilkan  dari  pengolahan  index  vegetasi yang  dimintersect  dengan  hasil  pengolahan klasifikasi supervised:

## Gambar 6.Peta Tutupan Lahan sawah NDVI
Gambar7. Peta Tutupan Lahan Sawah MCARI
F. Uji Ketelitian Klasifikasi Uji  ketelitian  dilakukan  untuk  mengetahui ketelitian hasil klasifikasi, metode yang digunakan untuk  perhitungan  adalah confusion  matrix Berikut  merupakan  hasil  perhitungan confusion matrix klasifikasi  terbimbing  tutupan  lahan menggunakan perangkat lunak Envi 4.6.1

## Tabel 4.Hasil Uji Klasifikasi
kel as ban gun an sa wa h bad an air veg eta si to ta l omi si MA % bangu nan 10 0 0 0 1 0 0 1 100 sa wa h 0 10 0 2 1 2 2 0,7142 85714 71, 428 6 bad an air 0 0 8 0 8 0 1 100
veg eta si 2 0 0 11 1 3 2 0,7333 33333 73, 333 3 tot al 12 10 8 13 4 3 4 0,9069 76744 90, 697 7 ko mis i 2 0 0 2 4
Berdasarkan  hasil  confusion  matrix  dengan perangkat  Lunak  Envi  4.6.1  mendapatkan  tingkat ketelitian  sebesar  90,69%  dan  nilai  kesalahan sebesar 9,31%. Menurut Gallego (1995) dan Sushil Pradan  (1999)  tingkat  ketelitian  analisis  citra satelit untuk luas areal lahan pertanian diatas 70% dianggap  sudah  cukup  baik  ( acceptable  result ), disbanding penelitian yang dilakukan oleh Harnug pada tahun 2012 yang uji ketelitiannya 84,49%.
Dari  hasil  yang  didapat  bahwa  bangunan  dan badan air memiliki tingkat ketelitian yang tertinggi yaitu  100%  dan  selanjutnya  sawah  vegetasi  dan sawah masing-masing 73,33% dan 71,42% karena telah terjadi perubahanlahan di daerah karawang.

## KESIMPULAN dan SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  metode  klasifikasi supervised  dan  analisa  indeks  vegetasi  dalam pemetaan  tutupan  lahan  sawah  dengan  data hiperspektral, maka didapatkan beberapa kesimpulan akhir yaitu:
1. Pemetaan  Tutupan  Lahan  pada  area  studi Kabupaten  Karawang  dilakukan  dengan menggunakan  klasifikasi  supervised  yang menghasilkan  Luasan  masing-masing  kelas adalah  sebagai  berikut: badan  air sebesar 0,628  km 2 , sawah sebesar  320,22  km 2 , vegetasi sebesar  44,11  km 2 dan bangunan sebesar 102,97 km 2
2. Hasil ketelitian index vegetasi didapat bahwa index  vegetasi  NDVI  lebih  baik  dibanding index  vegetasi  MCARI  dengan  nilai  korelasi
0,7871
3. Hasil pengolahan index vegetasi untuk luasan tutupan  lahan  sawah  menggunakan  index vegetasi NDVI di dapat lebih luas dengan luas 254,12  km 2 yang  mendekati  dari  hasil klasifikasi supervised dengan luas 320,22 km 2 dibanding    MCARI  yang  dengan  luas  186,76 km 2

## DAFTAR PUSTAKA
Barrett and Curtis, 1982 dalam Chwen-Ming Yang et.al, 2004
Lillesand,  Thomas.M  dan  Kiefer,  Ralph.  W.  1994.
Remote  Sensing  and  Image  Interpretation  Third Edition. New York:John Wiley & Son, Inc.
Lilesand. T.M., W. Kiefer., Chipman, J.W. 2004. Remote Sensing  and  Image  Interpretation  (Fifth  Edition). John Wiley & Sons, Inc., New Work.
Lo, C.P. 1996. Penginderaan Jauh Terapan (Terjemahan). Universitas Indonesia Press, Jakarta. Notohadiprawiro,  Tejoyuwono.  2008.  Sawah  dalam Tata  Guna  Lahan.  Yogyakarta:  Fakultas  Pertanian, Universitas Gadjah Mada,.
Purwadhi,  Sri  Hardiyanti.  2001.  Interpretasi  Citra Digital. Jakarta: PT. Gramedia Widiarsana Indonesia.
Somantri,  Lili.  2009.  Teknologi  Penginderaan  Jauh (Remote Sensing). Geografi, UPI.
Suharyadi. 2001. Penginderaan Jauh untuk  Studi Kota. Fakultas  Geografi  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta.
Sutanto.  1986.  Penginderaan  Jauh  I.  Gadjah  Mada University Press, Yogyakarta.
Creutzfeldt,  B.  N.  A.  2006.  Remote  Sensing  Based Characterisation  of  Land  Cover  and  Terrain Properties for Hydrological Modelling in The Semi- Arid  Northeast  of  Brazil.  Postdam:  Institut  fur Geookologie Universitat Potsdam
Howard,  John  A.  1996.  Penginderaan  Jauh  Untuk Sumber  Daya  Hutan,  Teori  dan  Aplikasi. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Lillesand,  T.  M  and  Kiefer  R.W.  1990.  Penginderaan Jauh  dan  Interpretasi  Citra.  Yogyakarta:  Gadjah Mada University Press.
Nagasawa, R., dkk. 2009. Evaluation of ASTER Spectral Bands  for  Agricultural  Land  Cover  Mapping  Using Pixel-Based and Object-Based Classification Approaches.  Tottori:  United  Graduate  School  of Agricultural  Sciences,  Faculty  of  Agriculture, Tottori University, Japan.